北京华为offer？！！

想写这个很久了，因为自己在开源和实习中也接触过一些 ai 的工程化内容，对这一块也有一些自己的思考，这个路线图说是 AI 应用开发全景路线图，其实我是想写从 maas 平台到 AI infra 的整个模型工程化的全链路的知识，但是笔力有限，第一版应该先聚焦于平台和应用开发。学识尚浅，也欢迎各位牛友一起交流，探讨，完善阅读建议：每个模块开始是我的一点思考和收集的信息，后面就是学习建议和资料（主要是开源项目+文档，视频资源如果有比较不错的也会放上去），有些技术可能没有好的教程，后续会陆陆续续的出文章+ demo 和大家交流一，AI 应用开发到底是什么概述AI 应用开发这个字眼从 gpt 刚开始火的...

😓😓 日常实习3技术面+HR面。周三完成的HR面，然后今天问HR什么结果，然后。。。真是一个悲伤的故事😅

刚刚去面了一家看起来只有10个人不到的小公司。我一进去他们的人：你先填表。然后我就填了如下内容：1. 个人基本信息：姓名，电话，学校等。2. 荣誉证书奖项等我没填的有：1. 个人身份证号2. 家庭地址3. 家庭成员信息4. 从高中到大学的学校信息5. 等...过了一会儿，然后他们把我的表交给面试官。面试官：这张表你就这样填的？那你不用面了。我：😅我寻思着也不是什么国家政府单位，而且还没入职和面试，为什么要填这么多消息？😅

思维链（CoT）方法依赖于一组固定的人工注释范例。问题在于，这些范例可能不是不同任务的最有效示例。为了解决这个问题，Diao 等人（2023）最近提出了一种新的提示方法，称为 Active-Prompt，以适应 LLMs 到不同的任务特定示例提示（用人类设计的 CoT 推理进行注释）。下面是该方法的说明。第一步是使用或不使用少量 CoT 示例查询 LLM。对一组训练问题生成 k 个可能的答案。基于 k 个答案计算不确定度度量（使用不一致性）。选择最不确定的问题由人类进行注释。然后使用新的注释范例来推断每个问题。图片来源：Diao等人（2023）